예측 모델링의 매개변수 조정Predictive Modeling 플랫폼에서 여러 반복적인 값 단계에 대해 다양한 조정 매개변수를 변경하기 위해 대체 혼란 행렬 컷오프와 유사한 옵션이 있으면 좋을 것입니다. 예를 들어 파티션에서 최소 분할 크기를 3과 10 사이에서 1씩 증분하여 변경합니다(다른 매개변수와 유사). 나는 이것이 스크립트의 루프로 달성하는 것이 어렵지 않다는 것을 알고 있지만 혼동 행렬 컷오프 예제나 분석을 수행할 때 By 상자에 변수를 넣는 작동 방식처럼 쉬웠다면 좋았을 것입니다. . 그러면 튜닝 매개변수가 달라지면서 다양한 성능 측정이 어떻게 변하는지 쉽게 조사할 수 있습니다.
제 경험으로는 JMP의 기본 매개변수 대부분이 꽤 잘 작동하지만 이것이 사실인지 여부를 테스트하는 것은 지루한 일입니다. 이 제안은 이 테스트를 자동화하고 기본값을 재정의할지 여부를 더 쉽게 결정할 수 있도록 합니다.
통계 및 분석Re: Predictive Modeling의 매개변수 조정 - 상태가 다음으로 변경됨: 승인됨안녕 @dale_lehman , 당신의 제안에 감사드립니다! 귀하의 요청을 접수했으며 검토하겠습니다.
Re: 예측 모델링의 매개변수 튜닝저는 이 제안을 전적으로 지지합니다. 모델링에서 흔히 볼 수 있는 이른바 하이퍼파라메트릭 튜닝. 음, 이 옵션을 포함하면 JMP Pro가 데이터 분석을 위한 다른 소프트웨어, 예를 들어 Matlab과 같은 ML 모델링에 훨씬 더 경쟁력을 갖게 됩니다.
